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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:沈飞[1] 吴启芳[1] 魏颖琪[1] 都立辉[1] 唐培安[1]
机构地区:[1]南京财经大学食品科学与工程学院/江苏省现代粮食流通与安全协同创新中心/江苏省高校粮油质量安全控制及深加工重点实验室,南京210023
出 处:《中国粮油学报》2016年第7期148-152,156,共6页Journal of the Chinese Cereals and Oils Association
基 金:国家自然科学基金青年基金(31301482);粮食公益性行业科研专项(201313002-02);"十二五"国家科技支撑计划(2013BAD17B01);江苏高校优势学科建设工程(2014年1月-2017年12月)
摘 要:为建立粮食受霉菌污染的快速检测方法,本研究利用电子鼻与气相色谱质谱联用(GC-MS)技术对6种谷物中常见霉菌在不同生长阶段(1、2、5、13 d)的特征挥发性气味物质进行了检测分析。GC-MS结果显示不同霉菌的挥发性物质成分存在差异,且在生长后期差异更加显著。基于电子鼻信号的主成分分析(PCA)法能够有效区分生长中后期(5、13 d)不同菌属的霉菌样品。线性判别分析(LDA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型对黄曲霉类、寄生曲霉类和青霉类样品的整体判别正确率分别达到100%和97.4%。结果表明,运用电子鼻与GC-MS技术对粮食霉菌污染情况进行快速鉴定具有一定可行性。t In order to establish a rapid method for mould contamination detection in grain, electronic nose and gas chromatography mass spectrometry ( GC - MS) technologies were applied to analyze volatile compounds produced by six common mould strains at different stages of growth ( 1,2, 5, 13 d) in this study. Results of GC - MS showed that the distinction of volatile substances between different moulds exists and became more significant at a late growth stage. Principal component analysis (PCA) based on electronic nose signal could effectively distinguish mould strains from different species at later stages (5 and 13 d). The overall correct discrimination rate for aspergillus flavus, para- sitic aspergillus and penicillium species obtained by linear discriminant analysis (LDA) and partial least squares dis- criminant analysis (PLS -DA) are 100% and 97.4%, respectively. The results demonstrate that the use of electron- ic nose and GC - MS technologies might be feasible for rapid detection of mould contamination of grain.
分 类 号:TS210[轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
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